AI大模型中的编码和解码

编码器：编码器主要用于处理和理解输入信息。这些模型可以获得双向 的上下文，即可以同时考虑一个词的前面和后面的信息。由于编码器可 以考虑到未来的信息，它们非常适合用于需要理解整个句子的任务，如 文本分类、命名实体识别等。预训练编码器需要使其能够构建强大的表 示，这通常通过预测某个被遮蔽的单词、预测下一个句子或者其它的预 训练任务来实现。BERT就是一种典型的预训练编码器。

解码器：解码器主要用于生成输出信息。它们是语言模型的基础，用于 预测下一个单词。解码器只能考虑到过去的词，而不能考虑到未来的 词，这使得它们非常适合于生成任务，如文本生成、对话系统等。 GPT就是一种典型的预训练解码器。

编码器-解码器：编码器-解码器结构结合了编码器和解码器的优点。编 码器首先处理输入信息，然后解码器生成输出信息。这种结构可以考虑 到全局的上下文信息，因此非常适合于需要理解输入信息并生成相应的 输出的任务，如机器翻译、文本摘要等。如何预训练编码器-解码器模 型是一个开放的问题，因为需要考虑到如何有效地使用编码器和解码器 的特点。T5和BART都是典型的预训练编码器-解码器模型。